首页 > 论文范文 > 社会科学论文 > 科技论文 > 自动化论文 > 电力系统中用电监察的实时数据采集与远程监控方案的研究

电力系统中用电监察的实时数据采集与远程监控方案的研究

2024-08-05 37 上传者：管理员

摘要：本文对电力系统用电监察的实时数据采集与远程监控进行了深入研究，提出了以先进传感技术和远程通信技术为基础的新方案。以实时数据采集为核心，以高效的数据传输手段为支撑，实现对用电设备的远程监控，从而可有效地解决传统监控系统中因数据传输延迟而导致的监控不及时的问题，同时提高对用电行为的监控准确度，为电力系统的安全稳定运行提供可靠的技术保障。本研究以现代传感技术和远程通信技术为基础，针对当前电力系统监控中存在的问题，提出有效的监控方案。该方案的提出，有望解决目前电力系统监控中存在的诸多局限。

关键词：
传感技术
实时数据采集
用电监察
电力系统
远程监控
加入收藏

电力系统作为现代工业和生活的核心支撑，其安全稳定运行至关重要。传统的电力系统监控方式存在着诸多局限性，主要表现在对用电设备实时状态的监测不足以及监控数据传输延迟的问题。传统的电力系统监控主要依赖于有限的传感器网络和中心监测设备，无法满足日益庞大而复杂的电力系统的监管需求。同时，传统监控系统由于受到数据传输速度的限制，导致监测数据无法实时传输至远程监控中心，影响对电力系统实时状态的准确把握。因此，本研究旨在深入探讨电力系统中用电监察的实时数据采集与远程监控方案，以应对传统监控方式存在的挑战。

1、实时数据采集方案

1.1 先进传感技术的应用

电力系统用电监察中，实时数据采集是保证监控系统高效运行的关键环节，而先进传感技术的应用则对实现高精度实时性的数据采集起着至关重要的作用。基于霍尔效应原理的高精度电流传感技术被引入到本系统中来。这一技术能够在电力系统的用电设备上安装霍尔电流传感器，对电流的强度进行实时感知。由于传感器所产生的电压信号与通过导体的电流强度成正比，因此对于电压信号的变化而言，系统能够对电流的波动情况进行准确的捕捉。经过对传感器输出信号的采样和量化处理后，这一数据以数字通信的方式被传递到了数据采集的节点上。

另一方面，利用热敏电阻原理，在用电设备的关键位置布置温度传感器，以对设备进行实时感知，并对温度变化进行测量。热敏电阻随温度的升高而减小其电阻值，因此测量热敏电阻的阻值变化，就可以获取设备的温度数据，而该温度数据对于设备工作状态和性能的监控具有十分重要的意义。该传感器所测得的热敏电阻的阻值经模拟/数字转换器处理成数字信号后，与电流数据一起传输至数据采集节点进行进一步分析处理。

1.2 数据采集网络的搭建

对电力系统用电情况的实时监测，是建立高效可靠的数据采集网络的关键环节。这套系统以物联网技术为基础的无线传感器网络，在用电设备上部署分布式传感节点，对设备运行状态进行全方位的监控，并通过低功耗无线通讯技术如Zig Bee或Lo Ra WAN，建立起覆盖整个电力系统的数据采集网络。各传感节点之间以无线通讯协议实现数据的传输和交换，在保证监控数据的高效采集和传递的同时，也保证了数据采集的可靠性。通过这套系统的应用，对电力系统用电情况的实时监测得到了有效的提高。

这套系统巧妙地运用了边缘计算技术，在数据采集网络中为每个数据采集节点配备了边缘计算设备，从而将数据处理和分析任务从中心服务器下放至本地进行执行，在降低对网络带宽要求的同时，有效减少了数据传输的压力和时延，避免了将所有数据传输至中心服务器进行处理所遇到的瓶颈问题，从而大大提高了数据的响应速度。通过这套系统的设计，不仅实现了对数据的实时处理和响应，还将边缘计算技术运用到数据采集网络中，在提高数据安全性的同时，也为今后的数据智能化处理提供了基础。

1.3 数据传输手段的选择

数据传输手段选择了基于LTE(Long-Term Evolution）通信技术的无线广域网（WWAN）作为主要的数据传输手段。LTE具有高带宽和低时延的特点，不仅能够满足对数据传输速率的迫切需求，还能确保数据的可靠传输。系统在各个数据采集节点上部署了LTE模块，使得监测数据能够以迅速而稳定的方式传输至监控中心。这样的选择可保障监控中心能够及时获得最新的用电信息，为电力系统的实时监测提供可靠的技术支持。

系统在数据传输中引入了MQTT协议，使传输效率得到进一步提高，可扩展性得到进一步增强。作为轻量级高效的消息传输协议，采用发布/订阅模式，由数据采集节点向监控中心发布资料信息，再由监控中心对资料信息进行订阅，从而在分布式的通信方式下，极大地提高数据传输的效率和可维护性，同时也能提高系统的可靠性和稳定性。

2、远程监控技术

2.1 远程通信技术的应用

确保监控数据及时传输到远程监控中心的重要环节是电力系统用电监控中采用基于物联网的远程通讯技术，通过利用云计算平台实现远程存储和管理数据。该系统利用HTTP/HTTPS协议作为保证传输数据安全可靠的通信协议。监控中心通过云端运算，实时提供数据分析结果，实时获取电力系统各节点的用电信息。远程通信技术的基础是差分编码。在数据传输过程中，使用差分编码可以有效降低误差率。对于差分编码的数据传输公式如下：

其中，Cn为传输的差分编码数据，Dn和Dn-1分别为当前时刻和上一时刻的原始数据。通过对差分编码数据的传输和解码，系统可以在一定程度上纠正传输中可能出现的错误，提高远程通信的可靠性。这一技术的应用可确保监测数据在传输过程中的完整性，从而更好地支持电力系统的实时监控。

2.2 分布式网络的优势

分布式网络架构（见图1）通过提高节点的密度和覆盖面积，有效消除了传统监控系统中可能存在的盲区，确保监测数据的全面性。通过分布式网络，监控中心可以同时接收来自不同节点的监测数据，实现并行处理，从而能提高数据的采集效率。

分布式网络架构通过加入容错机制，使系统具有更强的容错能力而增加了系统的稳定性。由于传统监控系统假定单一数据采集节点发生故障会导致整个系统的崩溃，所以在分布式网络架构中引入容错机制，即使部分节点发生故障而其他正常节点仍能保证数据的持续采集和传输，不会因此使整个系统崩溃。容错机制的加入使系统能快速侦测出不正常的节点并进行数据自动切换，保证监控中心随时获取到最新的用电情况信息，而不会因此出现数据丢失的情况。所以容错机制能提高系统的稳定性。

分布式网络架构具有自适应性的特点，使系统能够根据电力系统的拓扑结构和用电设备的分布情况动态调整节点间的通信关系，保证监测数据的高效传输，并对不同环境下的数据传输路径作出相应调整来避免网络拥堵和传输延迟，能提高系统对复杂环境的适应能力。

3、数据分析与监测准确度提升

3.1 先进数据分析算法的引入

长短时记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）是一种深度学习算法（见图2），专为处理时序数据而设计。其核心目标是解决传统神经网络在处理长时序数据时容易出现的梯度消失或梯度爆炸问题，这些问题使得传统神经网络在捕捉时序依赖性方面表现不佳。LSTM通过引入三个门（输入门、遗忘门、输出门）和一个细胞状态，实现对长时记忆的高效管理。输入门，决定有多少新信息进入细胞状态，通过Sigmoid激活函数，输入门将那些对模型学习和记忆有帮助的信息传递至细胞状态；遗忘门，决定细胞状态中旧信息的保留程度，通过Sigmoid激活函数筛选对当前任务无关的旧信息，保留与当前任务相关的信息；输出门，决定细胞状态的哪部分将被输出，将细胞状态经Tanh激活函数映射到-1～1之间，再通过Sigmoid激活函数进行筛选，产生最终的输出。这一设计使LSTM在对电力系统用电数据的处理上表现得特别出色。

图1 分布式网络原理

LSTM是用来建模和预测电力系统在用电监察系统中的用电行为的。具体应用过程：首先，系统通过学习数据中时序依赖关系，将历史用电数据传入LSTM网络，作为能够捕捉用电行为长期和短期规律的输入序列；然后，经过培训的LSTM网络根据当前的输入时序对未来时刻的电力状况进行预测。这种建模和预测的方式，使电力系统的用电监控系统可以更精确地捕捉电力行为的变化趋势，从而更有针对性地为电力系统管理提供参考依据。

3.2 用电行为监测准确度的提高

本研究进行了实验，在实验中收集了一段时间内的电力系统用电数据，对比了传统算法和LSTM算法，验证了新算法在提高监测准确度方面的效果。

实验数据收集过程：选择了五个典型用电设备作为监测对象，包括空调、电热水器、电冰箱、照明设备和电视机。在每个设备上安装了高精度电流传感器、温度传感器等数据采集设备，以确保获得全面准确的用电信息。同时记录了每个设备的用电行为，包括开关状态、温度变化等关键信息。通过对实验数据的分析，对比了传统算法和引入LSTM算法的用电行为监测结果，具体数据见表1。

空调监控结果：传统算法在监控空调开关状态时精确度只有75.2%，而LSTM算法引入后精确度提升到92.5%。

电热水器监测结果：传统算法精确度80.7%,LSTM算法精确度94.6%。

冰箱监测结果：传统算法准确率78.4%,LSTM算法准确率91.2。

照明设备监测结果：以96.3%的精确率优于85.1%的传统算法。

对电视机进行监测的结果：用传统算法得出的预测准确率仅为79.8%，而LSTM算法预测的准确率达到93.7%。

表1 传统算法与LSTM算法用电行为监测准确度对比

图2 长短时记忆网络

引入LSTM算法后的电力系统用电监察系统对不同设备的用电行为监测的精确度有了明显的提高，这是由于该算法对多维度数据的综合分析，以及对设备的用电行为规律有了更准确的捕捉，从而为电力系统用电监察在数据上的支持提供了更有效的帮助，具有较好的效果。

4、结语

本研究通过引入先进传感技术、分布式网络、远程通信技术、LSTM数据分析算法等技术手段，以“电力系统中用电监控的实时数据采集与远程监控方案研究”为题，提出了一套电力系统监控的创新方案。该方案不仅将电力设备的数据实时采集通过先进的传感技术实现，而且确保数据通过分布式网络和远程通讯技术向远程监控中心高效传输。LSTM数据分析算法的进一步引入，使用电行为监控的精确度得到了提高。实验证明，该系统为电力系统的智能监控提供了可行有效的技术方案，在不同设备的监控精确度上比传统算法有了显著提高。

参考文献:

[1]牛学超,党策,岳中文.远程实时模架安全监测数据采集系统研发与应用[J].施工技术,2021:102-104+109.

[2]钱奇,闫海峰.电力系统公共事业数据集中采集方案研究[J].能源与环保,2021:148-153.

[3]于璟璟.电力系统监控和数据采集系统研究[J].科技风,2020:1.

[4]邹忠鑫.电力系统监控和数据采集系统研究[J].百科论坛电子杂志,2020:2696.

[5]陈飞.电力调度监控系统的实时数据库的研究与设计[J].电力学报,2021:5.

文章来源:张鑫.电力系统中用电监察的实时数据采集与远程监控方案的研究[J].家电维修,2024,(08):110-112.